Plugins

OpenViking-Speicher- und Kontextpaket für DeepSeek Harness: automatischer Abruf vor jedem Schritt und Profil-Injektion, Sitzungserfassung, Schutz von `viking://`-URIs sowie Speicher-Abruf-/Schreibwerkzeuge, die von einem OpenViking-Server unterstützt werden.

iPolloWork HyperFrames Video Studio und 27 bearbeitbare Videovorlagen als native Konversationsansicht für DeepSeek Harness.

Verbindet DeepSeek Harness mit der local-first, selbst-evolvierenden persönlichen Wissensdatenbank von ReMe: erfasst abgeschlossene Hauptagent-Gespräche automatisch als nutzereigenes Markdown-Gedächtnis, durchsucht Gespräche und Quellmaterial über reme_search mit BM25, optionalen Embeddings und Wikilink-Erweiterung und plant eine tägliche Gedächtnis-Konsolidierung.

Verbindet DeepSeek Harness mit ReMes lokaler, selbst weiterentwickelnder persönlicher Wissensdatenbank: erfasst abgeschlossene Haupt-Agenten-Gespräche automatisch als benutzereigenes Markdown-Gedächtnis, durchsucht Gespräche und Quellmaterial über reme_search mit BM25, optionalen Embeddings und Wikilink-Erweiterung und plant die tägliche Gedächtniskonsolidierung.

Skills, Agenten, Prompts, Code und Plugins direkt in DeepSeek Harness weiterentwickeln – mit AgentDescent.

Kontinuierliche Selbstweiterentwicklung: versionierter, auditierbarer, rollback-sicherer Harness-Zustand (Prompts, Gedächtnis, Skills, Subagent-Spezifikationen), verfeinert aus Sitzungstrajektorien, mit Review-Gates und Hot-Reload für Skills.

Suite von Recherche-Agenten: langfristige Zielsteuerung mit auditierbaren Belegketten, Cron-Scheduling, Multi-Agent-Expertenteams, sich selbst weiterentwickelndem Recherche-Gedächtnis (FTS5 + RRF-Recall), Projekt-Workspaces und einer eigenen Workspace-UI.

Plugin für Langzeitgedächtnis und Selbstentwicklung für DSH: L0-Erfassung → L1-Gedächtnisextraktion → L2-Szenengruppierung → L3-Nutzerpersona, automatische Erinnerungsinjektion, Skill-Synthese, vollständig lokal (SQLite FTS5 + jieba, optionaler Vektorabruf).

Selbstentwickelnder Team-Speicher als reines Markdown in Git: Ein natives Cordis-Plugin, das 38 Bare-Name-Speicher-Tools plus einen bei jeder Assemblierung neu bewerteten Prompt-Signale-Abschnitt registriert, mit RPE-Verstärkung, Abklingung und Schlafkonsolidierung; teilt ein Daten-Repository mit seinen Claude Code (MCP)- und OpenClaw-Hosts; verifiziert gegen DSH 0.1.0-rc.6.

Selbstentwickelndes Team-Gedächtnis als reines Markdown in git: ein natives Cordis-Plugin, das 38 Speicher-Tools mit einfachem Namen sowie einen bei jedem Assembly neu bewerteten Prompt-Signale-Abschnitt registriert, mit RPE-Verstärkung, Zerfall und Schlafkonsolidierung; teilt sich ein Daten-Repository mit seinen Claude-Code-(MCP)- und OpenClaw-Hosts; verifiziert mit DSH 0.1.0-rc.6.

Sitzungsübergreifendes Gedächtnis mit deterministischem Recall ohne Tokenverbrauch (Bigram-Jaccard mit FTS5-BM25 via RRF kombiniert, chinesischbewusste Tokenisierung), Verstärkung, die wiederholte Beobachtungen stärkt, und Prozeduren, die zu SKILL.md-Dateien kristallisiert werden und vor Ort durch einen aktiv-veraltet-archivierten Lebenszyklus mit rückgängig machbarer Archivierung und Wiederherstellung verfeinert werden. Ingest und Disposal bieten jeweils eine vom Nutzer gewählte Autonomie-Stufe; Konflikte und Schreibvorgänge mit hoher Wichtigkeit gehen immer zur menschlichen Prüfung, und nichts wird jemals automatisch gelöscht. Erfordert Node 22.5+.

Beweiserster Selbstentwicklungs-Controller: begrenzte Cordis-Kandidatengenerierung, einmalige Echt-Loader-Aufnahme, Harbor-Bewertung und eine absturzwiederherstellbare protokollierte Abstammung.

Eleganter Neustart + automatische Client-Wiederverbindung + zielübergreifende Fortsetzung nach Neustarts für DeepSeek Harness (dsh). Nach einem Plugin-Update startet dsh-phoenix dsh an einem sicheren Leerlaufpunkt neu, hält die Browserseite verbunden und setzt ein laufendes Ziel fort, sodass eine Aufgabe weiterlaufen kann

Git- und Quellcodeverwaltungs-Plugin-Suite für DeepSeek Harness: lokale Git-Operationen plus Adapter für GitHub, GitLab, Bitbucket, Azure DevOps und Gitea, mit selbstentwickelndem Gedächtnis.

Proaktives Multi-Modell-Scheduling-Plugin: Multi-Source-Signalaufnahme mit Dedup und Dringlichkeits-Ranking, eine Vier-Wege-Execute/Defer/Dismiss/Ask-User-Entscheidungsmaschine, DAG-Plan-Generierung mit paralleler Modell-Ausführung, Qualitäts-Reflexion mit automatischem Retry und Modell-Switch, Langzeit-Gedächtnis für Task-Muster und Lektionen und Strategie-Evolution über genetische Algorithmen mit sandboxed Evaluation und Canary-Rollout.

Ein selbst-evolvierendes Plugin für DeepSeek Harness: Es beobachtet, wie der Agent arbeitet, schlägt über das LLM Verbesserungen seiner eigenen Assets vor, validiert jeden Vorschlag in einem sandboxed Test-Agenten und wendet nur verifizierte Mutationen an – mit versioniertem Journal und automatischem Rollback bei Regression.

Selbstentwickelnder Agent auf Projektebene für DeepSeek Harness: 16 SDD-Workflow-Fähigkeiten (Klärung, PRD, Issue, Codierung, Lokalisierung, Abnahme, Review) plus Projektgedächtnis und Wissen, die mit der Zeit wachsen.

Long-term memory and self-evolving skills for the DeepSeek Harness · DeepSeek Harness 的长期记忆与自我演进能力 —— Plain Markdown on disk, no vector store

DSH 自进化信号源：机械挖掘会话日志（重试簇/工具错误簇/中断回合/Token 浪费）→ 结构化问题工单。dsh-darwin 双插件架构的 B 面，可独立安装当会话体检用。

Self-evolution actuator: consumes problem tickets mined from session logs, synthesizes skill candidates (zero-code tiers by default) behind an eval gate with hold-out canaries, then promotes to project .dsh/skills with human confirm and deterministic rollback.

Session health-check: mechanically mines session logs into structured problem tickets (retry loops, tool-error clusters, interrupted turns, token waste) over the official session-query seam; works standalone.

DeepSeek Harness-Plugin und mitgelieferter Skill, um Cordis Candidates mit Harbor sicher weiterzuentwickeln.

受控自进化 AI Agent 框架：CQRS 读写分离、子代理自主进化、人类锁定根分类的 Agent 错误自愈路由表（DSH 插件生态 bundle 包）

Windows computer-use capability for DeepSeek Harness: screenshot → vision model → simulated mouse/keyboard input, with self-evolving knowledge base.